SISTEMA DE INTELIGÊNCIA PROBABILÍSTICA

O futuro não é
um preço.
É um universo
de cenários.

Transforme histórico de mercado e notícias públicas em milhares de trajetórias possíveis. Visualize riscos, explore hipóteses e entenda o que está por trás de cada cenário.

Explorar um ativo ↗Entenda o motor ↓

04camadas de leitura

1.500trajetórias por análise

0promessas de certeza

[ CORE / CNY-03 ]O raciocínio por trás
dos possíveis futuros.

ACTIVE SIGNALS

MACRO / MICRO / NEWS

ENGINE VISUALIZATION
PROBABILISTIC RESEARCH

LATENT SPACE / 001.111 / CENARYQ

EXPLORAR MERCADO

01 / ARQUITETURA DE INTELIGÊNCIA

Dados são sinais.
Contexto é inteligência.

Em vez de oferecer uma resposta binária, o CENARYQ organiza informações públicas em camadas e estima uma distribuição de resultados possíveis.

01 / INGEST

Dados de mercado

Históricos de preços ajustados, volatilidade, mudanças de regime e correlação com índices.

02 / CONTEXT

Ambiente econômico

Indicadores de juros e inflação, além de referências de mercado conforme a cobertura disponível.

03 / SIGNAL

Notícias públicas

Manchetes recentes com links e datas para verificação. O sentimento ainda não determina retornos previstos.

04 / SIMULATE

Universos possíveis

Bootstrap de retornos e 1.500 trajetórias para comparar potenciais ganhos e perdas.

02 / TERMINAL DE PESQUISA

Seu laboratório.
Seus cenários.

Busque ações, ETFs, índices e outros instrumentos disponíveis no provedor. O resultado será apresentado como simulação exploratória, nunca como certeza.

SUGESTÕES →

ⓘ

Modo demonstração. Os valores iniciais são sintéticos e servem apenas para mostrar a interface. As consultas funcionam online pela API do Supabase; nenhum Python é necessário. A disponibilidade depende das fontes públicas.

STATUS DE DADOS EXTERNOSHistórico e notícias verificados ao executar uma pesquisa

NÚCLEO DE APRENDIZADO / PERSISTÊNCIA

Modelos versionados, previsões auditáveis e notícias acompanhadas por resultados futuros. Atualização automática programada de hora em hora; sem garantia de publicação instantânea.

—Ativos treinados

—Modelos aprovados

—Previsões avaliadas

—Última varredura

CENÁRIO EXPERIMENTAL / DEMONSTRAÇÃO

Ativo ilustrativo CNY-LAB

R$ 100,00

VALOR FICTÍCIO / REFERÊNCIA

Probabilidade de alta

Até o fim do horizonte

Retorno esperado

Média das trajetórias simuladas

Risco de perder >10%

Probabilidade simulada

Volatilidade histórica

Anualizada / referência

Trajetória e faixa de resultados

Série histórica + projeção simulada por percentis

HistóricoMedianaFaixa 80%

HISTÓRICO / PROJEÇÃOFONTE: DEMONSTRAÇÃO

Viés direcional

Fração dos cenários acima do preço inicial

--CENÁRIOS DE ALTA

Não é uma chance real garantida: depende do modelo e das premissas adotadas.

Limite inferior / P10

10% das trajetórias terminam abaixo deste preço.

Mediana / P50

Metade das trajetórias termina abaixo deste preço.

Limite superior / P90

10% das trajetórias terminam acima deste preço.

CNY-04 / EXPLAINABLE SCENARIOS

O que precisaria acontecer?

Gatilhos técnicos, hipóteses fundamentais e vetores macroeconômicos para acompanhar em cada trajetória. Hipóteses não são causas comprovadas.

MLP / DEMONSTRAÇÃO

Rede neural / validaçãoAguardando dados

Erro fora da amostra—

Erro do modelo-base—

Previsão direcional no teste—

Monitoramento condicional

Execute uma análise conectada para visualizar condições específicas do ativo.

Condições ilustram o que observar, sem determinar ou garantir qualquer retorno. Percentis são resultados do modelo, não probabilidades de que eventos específicos ocorrerão.

Telemetria de mercado

Contexto quantitativo disponível para este ativo

Selic meta—Disponível para Brasil

IPCA mensal—Último dado informado

Beta vs. benchmark—Correlação relativa estimada

Regime de volatilidade—Fator relativo histórico recente

Indicadores informativos. O modelo atual não traduz causalmente todos os indicadores macro em retornos.

Aguardando séries históricas.

Radar de manchetes

Fontes públicas / links verificáveis; não afetam diretamente a previsão

SEM DADOS

Notícias reais aparecem aqui quando a API na nuvem obtém manchetes verificáveis. Nenhum artigo é inventado na demonstração.

PROTÓTIPO DE PESQUISA · As probabilidades exibidas na demonstração são sintéticas. Na análise conectada, os cenários são gerados por bootstrap de retornos com rede neural opcional validada em janela temporal; manchetes recentes não alteram numericamente a previsão e não há calibração formal. Não constitui recomendação de investimento.

ENGINE / CNY-03

Consultando dados públicos...Os provedores podem limitar requisições ou não oferecer histórico deste ativo.

03 / TRANSPARÊNCIA RADICAL

Uma máquina de cenários.
Não de certezas.

O motor inicial privilegia rastreabilidade: de onde vieram os dados, qual foi o período observado e onde começam as hipóteses.

Simulações a partir de histórico

Blocos de retornos reais são reamostrados para preservar parte da dependência temporal. Isso não captura todos os eventos futuros.

Notícias como hipóteses, não como prova

Manchetes são exibidas com links e datas, mas não são usadas para deslocar o preço-alvo. A rede neural usa somente os fatores históricos disponíveis.

Fontes e limites sempre visíveis

Cotações, notícias e indicadores dependem de provedores públicos. Se a fonte falhar, o sistema comunica a indisponibilidade em vez de inventar dados.

C×

01 / PRICE DATA

02 / MACRO

03 / NEWS

04 / MONTE CARLO